La gestione della manutenzione è un aspetto che riguarda numerosi settori: dall’industria produttiva, estrattiva, ma anche logistica, trasporti, moda e lusso, hospitality, etc., tutte le organizzazioni hanno bisogno di poter contare su macchinari e infrastrutture affidabili e performanti.
Oggetto di manutenzione poi, non sono solo i macchinari produttivi, ma tutti quegli asset fisici che permettono a un’azienda di gestire la produzione e il business in maniera ottimale (computer, attrezzature, macchinari industriali, etc.) e che devono risultare efficienti e in buone condizioni di funzionamento.
C’è da aggiungere che ogni settore ha le sue peculiarità: se per un’azienda logistica un asset fondamentale è dato dalla flotta di trasporto, per un’azienda del settore manifatturiero gli impianti di produzione sono la componente fondamentale.
Malfunzionamenti, guasti e fermo macchina rappresentano, infatti, una perdita non solo in termini di costo da sostenere, ma anche in termini di mancata produzione, interruzione non prevista dell’operatività, mancato rispetto delle commesse e via dicendo. Per questo le aziende sono sempre più attente a contenere e prevedere il danno anziché agire a posteriori:
prevedere il guasto aiuta a prevenirlo e ad allungare la vita dei macchinari, con un impatto positivo sull’incidenza dei costi e sull’ottimizzazione delle risorse.
Che cosa si intende per manutenzione predittiva?
La manutenzione predittiva o predictive maintenance è una forma avanzata di manutenzione preventiva che permette di individuare il tempo residuo prima del verificarsi del guasto e quindi di prevenirlo, stabilendo il momento più conveniente per programmare le azioni di manutenzione sui macchinari e ottimizzando le prestazioni degli stessi.
Questo tipo di manutenzione è abilitato da tecnologie IoT e processi analitici avanzati come il Machine Learning (ML) che permettono il monitoraggio continuo in real-time delle macchine e la raccolta di una grande quantità di dati. Tutte queste informazioni vengono trasformate attraverso dei modelli matematici in precisi indicatori che permettono di valutare lo stato di deterioramento effettivo del macchinario e, quindi, di stabilire il momento più vantaggioso per programmare le azioni di manutenzione.
Per tutti questi motivi, la manutenzione predittiva è diventata uno dei pilastri dell’industria 4.0.
Vediamo nel dettaglio le differenze tra manutenzione correttiva, preventiva e predittiva, in termini di vantaggi, benefici, costi e opportunità.
Come funziona la Manutenzione Predittiva (PdM)?
La Manutenzione Predittiva si basa su tecnologie e strumenti che permettono il monitoraggio delle condizioni in tempo reale (condition monitoring, appunto) usando un approccio data-driven.
I dati sui macchinari, sui guasti ed eventi passati e i dati acquisiti in real-time tramite il monitoraggio delle macchine attraverso sensori e componenti IoT vengono acquisiti e fatti conferire in una piattaforma di AI (Intelligenza Artificiale), dove vengono processati, analizzati e utilizzati per istruire un modello predittivo: un algoritmo in grado di prevedere il verificarsi di determinati eventi in base appunto a specifici indicatori. Tali eventi possono essere la possibilità o meno del verificarsi di un guasto e la determinazione di un livello di rischio.
Ne nasce quindi un nuovo modello di manutenzione, basato sul real-time monitoring, in grado di generare innumerevoli vantaggi.
Vantaggi della manutenzione predittiva
Rispetto alla manutenzione preventiva, c’è un cambio di paradigma: si passa dall’intervento attuato per risolvere un problema, ad una pianificazione efficiente delle attività di manutenzione volte a ridurre i costi e allungare la vita degli impianti stessi.
I principali vantaggi della manutenzione preventiva possono essere riassunti in:
- Impedire il verificarsi del guasto e dei downtime imprevisti (individuare le anomalie permette di agire prima del verificarsi del malfunzionamento evitando il guasto stesso);
- Riduzione dei costi (di manutenzione, di mancata produzione, di inattività, dell’acquisto di nuovi asset, di mancate commesse, etc.)
- Aumento della produttività e della sicurezza sul lavoro;
- Elevata qualità e performance di produzione, grazie alle condizioni ottimali degli asset.
Come strutturare un sistema di manutenzione predittiva?
Esistono delle condizioni necessarie per implementare la manutenzione predittiva:
- Sistema di raccolta dati attraverso tecnologie IoT e sensori;
- Predictive Maintenance Software: Software CMMS (Computerized Maintenance Management System), ossia un programma che permette di gestire gli asset e pianificare la manutenzione tramite dashboard;
- Piattaforme di AI e strumenti Machine Learning per l’implementazione di modelli predittivi e algoritmi di analisi dei dati.
Quando conviene effettuare una manutenzione predittiva?
La convenienza di un sistema di manutenzione predittiva nel lungo periodo è talmente evidente da essere già identificata come strada maestra per numerose industrie (manifatturiera, estrattiva, petrolchimica, farmaceutica, logistica e trasporti, etc.).
Gli investimenti necessari per implementare un approccio predittivo scoraggiano soprattutto le aziende piccole che non hanno ancora abilitato dei modelli di business data-driven e che rischiano così di accumulare un gap sempre maggiore rispetto ad aziende più strutturate, in grado di investire e quindi di contenere i costi, aumentare i ricavi e ottenere utili maggiori già nel breve periodo.
I sistemi di Business Intelligence & Predictive Analytics risultano ad oggi degli strumenti indispensabili per quelle aziende che operano in mercati iper-competitivi, che non a caso sono le prime ad aver investito in tal senso.
Qui trovi un caso studio di Predictive Maintenance nel settore Fashion & Luxury.
Esempi e casi d’uso di Manutenzione Predittiva
- Industria Manifatturiera: i sensori integrati nei macchinari monitorano le vibrazioni, la temperatura e altri parametri per rilevare eventuali anomalie. Questo permette di prevedere l’usura delle parti meccaniche e di programmare la manutenzione prima che si verifichino guasti, riducendo i tempi di inattività.
- Impianti di Energia Eolica: nei parchi eolici, i sensori monitorano le turbine per raccogliere dati sulle vibrazioni, temperatura e velocità del vento. Analizzando questi dati, è possibile prevedere il deterioramento dei cuscinetti e delle pale delle turbine, pianificando la manutenzione per evitare fermate non programmate.
- Ferrovie: i treni e le infrastrutture ferroviarie, come binari e sistemi di segnalazione, vengono dotati di sensori per monitorare l’usura delle rotaie e lo stato dei freni. L’analisi dei dati consente di prevedere quando un componente critico potrebbe guastarsi, garantendo la sicurezza e l’affidabilità del servizio.
- Industria Aerospaziale: nei motori degli aerei, la manutenzione predittiva viene utilizzata per monitorare parametri come le vibrazioni del motore, la pressione dell’olio e la temperatura. Ciò consente di prevenire guasti in volo, riducendo i costi di manutenzione e migliorando la sicurezza.
- Automotive: nei veicoli moderni, sensori avanzati monitorano il motore, i freni e altri componenti critici. Attraverso l’analisi dei dati raccolti, il sistema può prevedere la necessità di interventi di manutenzione, come la sostituzione delle pastiglie dei freni o la revisione del motore, prima che si verifichino guasti.
- Settore Petrolchimico: gli impianti di raffinazione del petrolio utilizzano la manutenzione predittiva per monitorare le pompe, i compressori e altre apparecchiature critiche. L’analisi dei dati sui livelli di pressione, vibrazioni e temperatura permette di prevedere i guasti e pianificare interventi di manutenzione senza interrompere la produzione.
- Data Center: nei data center, la manutenzione predittiva viene utilizzata per monitorare i server, i sistemi di raffreddamento e le fonti di alimentazione. I dati raccolti sui livelli di calore, umidità e consumo energetico vengono analizzati per prevenire guasti che potrebbero causare interruzioni del servizio.
- Settore Sanitario: gli ospedali utilizzano la manutenzione predittiva per apparecchiature critiche come macchine per risonanza magnetica e ventilatori polmonari. Monitorando i dati relativi all’uso e alle prestazioni delle apparecchiature, è possibile prevedere guasti e pianificare la manutenzione in modo da garantire la disponibilità delle apparecchiature per i pazienti.
Qui trovi un caso studio di implementazione di un modello di manutenzione predittiva di un cliente di Blue BI.di Predictive Maintenance nel settore Fashion & Luxury.
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